Hugging Faceをスクレイピングする方法：完全技術ガイド
Hugging Faceのスクレイピングをマスターして、AI model、dataset、メタデータを抽出しましょう。Cloudflareを回避し、AI市場調査のためのデータ収集を自動化する方法を解説します。
ボット対策検出
- Cloudflare
- エンタープライズ級のWAFとボット管理。JavaScriptチャレンジ、CAPTCHA、行動分析を使用。ステルス設定でのブラウザ自動化が必要。
- レート制限
- 時間あたりのIP/セッションごとのリクエストを制限。ローテーションプロキシ、リクエスト遅延、分散スクレイピングで回避可能。
- IPブロック
- 既知のデータセンターIPとフラグ付きアドレスをブロック。効果的に回避するにはレジデンシャルまたはモバイルプロキシが必要。
- Bot Detection
Hugging Faceについて
Hugging Faceが提供するものと抽出可能な貴重なデータを発見してください。
Hugging Faceは、machine learningとAIのための主要なプラットフォームおよびコミュニティであり、「AI版GitHub」とよく称されます。研究者や開発者が、model、dataset、およびSpacesと呼ばれるデモアプリケーションを共有、発見、連携するための中心的なハブを提供しています。Google、Meta、Microsoftといった主要なテック企業からの貢献に加え、独立した開発者の巨大なコミュニティもホストしています。このプラットフォームには、modelのパフォーマンス指標、datasetの構成、ユーザーアクティビティログ、ライブラリの互換性情報など、膨大な構造化データが含まれています。
Hugging Faceのスクレイピングは、競合インテリジェンスの実施、特定のAIフレームワークの採用状況の追跡、または学術研究のためのメタデータ集約を目指す組織にとって非常に価値があります。プラットフォームからデータを抽出することで、トレンドのmodelを監視し、トップコントリビューターを特定し、急速に進化する生成AIの状況を常に把握できます。プラットフォームは、Natural Language Processing (NLP)、Computer Vision、Audioなどのタスクごとにコンテンツを整理しており、machine learningにおけるstate-of-the-art（最先端）の重要なリポジトリとなっています。
なぜHugging Faceをスクレイピングするのか？
Hugging Faceからのデータ抽出のビジネス価値とユースケースを発見してください。
最も人気のあるAI modelやフレームワークに関する市場調査を行う。
特定の組織からのmodelリリースを追跡して競合分析を行う。
open-source AIの進化に関する学術研究のためにメタデータを集約する。
医療や金融などの特定業界向けの新しいdatasetを監視する。
AI専門家や高パフォーマンスな研究チームのディレクトリを構築する。
machine learningのmodelアーキテクチャにおける新興トレンドを特定する。
スクレイピングの課題
Hugging Faceのスクレイピング時に遭遇する可能性のある技術的課題。
ウェブサイトが検索結果やmodelリストの読み込みにJavaScriptレンダリングを多用している。
Cloudflareによる保護が、実際のブラウザの挙動を模倣していない自動リクエストをブロックする可能性がある。
Hugging Faceは、特にHub APIへのアクセスに対して厳格なレート制限を設けている。
modelカードやREADMEのページ構造が動的であり、個別に大きく異なる。
UIの頻繁な変更により、予告なくCSSベースのスクレイパーが機能しなくなる可能性がある。
Hugging FaceをAIでスクレイピング
コーディング不要。AI搭載の自動化で数分でデータを抽出。
仕組み
必要なものを記述
Hugging Faceから抽出したいデータをAIに伝えてください。自然言語で入力するだけ — コードやセレクターは不要です。
AIがデータを抽出
人工知能がHugging Faceをナビゲートし、動的コンテンツを処理し、あなたが求めたものを正確に抽出します。
データを取得
CSV、JSONでエクスポートしたり、アプリやワークフローに直接送信できる、クリーンで構造化されたデータを受け取ります。
なぜスクレイピングにAIを使うのか
AIを使えば、コードを書かずにHugging Faceを簡単にスクレイピングできます。人工知能搭載のプラットフォームが必要なデータを理解します — 自然言語で記述するだけで、AIが自動的に抽出します。
How to scrape with AI:
- 必要なものを記述: Hugging Faceから抽出したいデータをAIに伝えてください。自然言語で入力するだけ — コードやセレクターは不要です。
- AIがデータを抽出: 人工知能がHugging Faceをナビゲートし、動的コンテンツを処理し、あなたが求めたものを正確に抽出します。
- データを取得: CSV、JSONでエクスポートしたり、アプリやワークフローに直接送信できる、クリーンで構造化されたデータを受け取ります。
Why use AI for scraping:
- 技術的な専門知識がなくても、ノーコードインターフェースでmodelやdatasetのスクレイパーを構築できる。
- 追加の設定なしで、動的コンテンツやJavaScriptレンダリングを自動的に処理する。
- クラウドベースの実行により、ローカルリソースに負荷をかけることなくスクレイピングタスクを確実に実行できる。
- ページネーションや複雑な要素選択を効果的に処理するための機能が組み込まれている。
- 抽出したメタデータをGoogle Sheets、CSVに直接、またはAPI経由で簡単にエクスポートできる。
Hugging Face用ノーコードWebスクレイパー
AI搭載スクレイピングのポイント＆クリック代替手段
Browse.ai、Octoparse、Axiom、ParseHubなどのノーコードツールは、コードを書かずにHugging Faceをスクレイピングするのに役立ちます。これらのツールは視覚的なインターフェースを使用してデータを選択しますが、複雑な動的コンテンツやアンチボット対策には苦戦する場合があります。
ノーコードツールでの一般的なワークフロー
一般的な課題
学習曲線
セレクタと抽出ロジックの理解に時間がかかる
セレクタの破損
Webサイトの変更によりワークフロー全体が壊れる可能性がある
動的コンテンツの問題
JavaScript多用サイトは複雑な回避策が必要
CAPTCHAの制限
ほとんどのツールはCAPTCHAに手動介入が必要
IPブロック
過度なスクレイピングはIPのブロックにつながる可能性がある
Hugging Face用ノーコードWebスクレイパー
Browse.ai、Octoparse、Axiom、ParseHubなどのノーコードツールは、コードを書かずにHugging Faceをスクレイピングするのに役立ちます。これらのツールは視覚的なインターフェースを使用してデータを選択しますが、複雑な動的コンテンツやアンチボット対策には苦戦する場合があります。
ノーコードツールでの一般的なワークフロー
- ブラウザ拡張機能をインストールするかプラットフォームに登録する
- ターゲットWebサイトに移動してツールを開く
- ポイント＆クリックで抽出するデータ要素を選択する
- 各データフィールドのCSSセレクタを設定する
- 複数ページをスクレイピングするためのページネーションルールを設定する
- CAPTCHAに対処する（多くの場合手動解決が必要）
- 自動実行のスケジュールを設定する
- データをCSV、JSONにエクスポートするかAPIで接続する
一般的な課題
- 学習曲線: セレクタと抽出ロジックの理解に時間がかかる
- セレクタの破損: Webサイトの変更によりワークフロー全体が壊れる可能性がある
- 動的コンテンツの問題: JavaScript多用サイトは複雑な回避策が必要
- CAPTCHAの制限: ほとんどのツールはCAPTCHAに手動介入が必要
- IPブロック: 過度なスクレイピングはIPのブロックにつながる可能性がある
コード例
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://huggingface.co/models?sort=downloads'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extracting model articles
models = soup.find_all('article')
for model in models:
name = model.find('h4').text.strip()
print(f'Model Name: {name}')
except Exception as e:
print(f'Error occurred: {e}')いつ使うか
JavaScriptが最小限の静的HTMLページに最適。ブログ、ニュースサイト、シンプルなEコマース製品ページに理想的。
メリット
- ●最速の実行（ブラウザオーバーヘッドなし）
- ●最小限のリソース消費
- ●asyncioで簡単に並列化
- ●APIと静的ページに最適
制限事項
- ●JavaScriptを実行できない
- ●SPAや動的コンテンツで失敗
- ●複雑なアンチボットシステムで苦戦する可能性
コードでHugging Faceをスクレイピングする方法
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://huggingface.co/models?sort=downloads'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extracting model articles
models = soup.find_all('article')
for model in models:
name = model.find('h4').text.strip()
print(f'Model Name: {name}')
except Exception as e:
print(f'Error occurred: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_hf():
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
page.goto('https://huggingface.co/models')
# Wait for model list to render
page.wait_for_selector('article')
models = page.query_selector_all('article h4')
for m in models:
print(m.inner_text())
browser.close()
scrape_hf()Python + Scrapy
import scrapy
class HuggingFaceSpider(scrapy.Spider):
name = 'hf_spider'
start_urls = ['https://huggingface.co/models']
def parse(self, response):
for model in response.css('article'):
yield {
'title': model.css('h4::text').get(),
'author': model.css('span.text-gray-400::text').get()
}
# Handle pagination
next_page = response.css('a[aria-label="Next"]::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://huggingface.co/models');
// Wait for the dynamic content to load
await page.waitForSelector('article');
const data = await page.evaluate(() => {
return Array.from(document.querySelectorAll('article h4')).map(h => h.innerText);
});
console.log(data);
await browser.close();
})();Hugging Faceデータで何ができるか
Hugging Faceデータからの実用的なアプリケーションとインサイトを探索してください。
AI市場トレンドの特定
企業は、世界的にどのAIタスクが最も勢いを得ているかを特定することで利益を得られます。
実装方法：
- 1特定のタスクカテゴリ内のすべてのmodelについて、月間ダウンロード数をスクレイピングする。
- 2データを集計して、カテゴリ別の成長率を算出する。
- 3人気が急上昇しているブレイクアウト型modelを特定する。
Automatioを使用してHugging Faceからデータを抽出し、コードを書かずにこれらのアプリケーションを構築しましょう。
Hugging Faceデータで何ができるか
- AI市場トレンドの特定
企業は、世界的にどのAIタスクが最も勢いを得ているかを特定することで利益を得られます。
- 特定のタスクカテゴリ内のすべてのmodelについて、月間ダウンロード数をスクレイピングする。
- データを集計して、カテゴリ別の成長率を算出する。
- 人気が急上昇しているブレイクアウト型modelを特定する。
- 競合インテリジェンス
テック企業は、MetaやGoogleのような競合他社のopen-sourceのアウトプットを追跡し、常に先手を打ちます。
- Hugging Face上の特定の組織プロフィールを対象としたスクレイピングを設定する。
- 新しいリポジトリの作成や、既存のmodelカードの更新を監視する。
- 競合他社が関連ドメインで新しいmodelをリリースした際に、製品チームにアラートを送信する。
- 技術職人材のリード獲得
リクルーターは、貢献の質とコミュニティへの影響力を分析することで、トップクラスのAI研究者を見つけ出します。
- 10万ダウンロードを超える高パフォーマンスなmodelから、作成者のリストを抽出する。
- ユーザープロフィールをスクレイピングして、リンクされているSNSや個人ウェブサイトを見つける。
- 人気の高いopen-sourceへの貢献実績が継続的にある人物をフィルタリングする。
- 学術研究データセット
研究者は、AI研究エコシステムの共同作業の性質や進化を分析します。
- 作成者リスト、引用数、所属組織を含むメタデータをスクレイピングする。
- 異なる組織と個人のコントリビューター間の関係をマッピングする。
- ネットワーク分析を適用して、AI研究エコシステムのハブを可視化する。
ワークフローを強化する AI自動化
AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。
Hugging Faceスクレイピングのプロのヒント
Hugging Faceからデータを正常に抽出するための専門家のアドバイス。
最も正確な技術メタデータを得るために、modelリポジトリ内の'config.json'ファイルを必ず確認してください。
ブロックを避けるため、可能な限りraw scrapingではなく公式のHugging Face Hub Pythonライブラリを使用してください。
数千のmodelをスクレイピングする場合は、高品質なレジデンシャルプロキシサービスを使用してIPアドレスをローテーションしてください。
レスポンス時間の短縮と検出リスクの低減のため、スクレイピングタスクはオフピーク時にスケジュールしてください。
分析に役立てるため、抽出したテキストデータからmarkdown構文やURLを削除してクリーニングしてください。
スクレイパーのCSSセレクターに影響を与える可能性のあるUIアップデートを確認するため、Hugging Faceのブログを監視してください。
お客様の声
ユーザーの声
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Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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